亚马逊推出的 AI 对话式购物助手 Rufus，正在重塑电商的商品发现方式。自 2024 年在美国上线以来，Rufus 已覆盖 8 个市场，触达超过 2.5 亿消费者。2025 年，亚马逊通过 50 余项技术升级、推出具备代理购物能力的 Rufus Auto-buy 功能、并开始在 Rufus 中测试零售媒体广告，显著加快了其发展。亚马逊在 AI 购物发现领域上的布局，释放出明确的信号：消费者发现商品的方式正在改变，品牌也必须快速调整策略。

Rufus的使用率与实际影响

尽管 AI 引导的消费仍处于早期阶段，但亚马逊最新数据已呈现出清晰趋势：

2025 年，使用过 Rufus 的消费者超过 2.5 亿

2025 年月活数同比增长 149%，用户互动次数同比增长 210%

使用 Rufus 的消费者转化率比未使用者高出 60%

根据 Sensor Tower 数据显示，黑五期间 Rufus 会话量日环比增长 75%，显著高于非 Rufus 会话的 35%

( 来源 : Amazon News, Flywheel Retail Insights )

随着 Rufus 的使用率持续攀升、早期转化数据不断验证其价值，一个更现实的问题摆在品牌面前：Rufus到底是如何决定展示什么的？品牌又该如何稳定地出现在这些回答结果中？

Rufus是如何工作的？

要回答上述问题，首先需要理解 Rufus 的三个核心运作机制：

1. 优先解读"购物意图与任务"，而非简单匹配关键词

Rufus 是一个对话式系统，它理解的是消费者想实现什么目的，而不仅仅是他们输入了什么关键词。例如，当消费者搜索 "Best mouse for office syndrome" 时，Rufus 不只匹配 "ergonomic mouse" 这类关键词，更会重点识别在标题或者详情中如 "wrist pain relief" 等结果导向的描述。对品牌而言，比起关键词堆砌，更重要的是在产品信息中使用自然语言，清晰描述使用场景和最终为消费者解决的问题。

2. 评论与Q&A的权重显著提升

亚马逊官方资料显示，Rufus 的训练数据广泛来源于亚马逊商品库、消费者评论、社区问答（Q&A）及全网公开信息。它会主动挖掘评论与问答，用来验证商品是否匹配用户需求、并提取相关性信号。因此评论数量、评分、回答质量都会直接影响曝光和流量。品牌如果能将真实用户反馈有效融入商品页面，不仅能提前解答用户疑问，也能强化核心卖点、提升转化。

3. 语义匹配更青睐自然表达

Rufus 会自动统一不同表述方式的语义含义。例如："neck strain"、"tension headaches"、"posture support" 都会被识别为同一类购物意图。随着系统持续学习真实用户行为，真实、自然的表达正在超过传统关键词堆砌策略，" 说人话 " 在这种场景中更为重要。

原理验证：从真实对话看Rufus如何推荐

为了验证上述机制，我们测试了一段真实的 Rufus 对话，问题是："I ’ m looking for headphones with noise cancellation but still keep me aware of my surroundings"，Rufus 并没有推荐一堆泛泛的降噪耳机，而是直接将Sony WH-CH720N这款作为首选推荐，精准理解了用户的 " 意图 "：既要降噪，又不能完全隔绝环境。

（来源：亚马逊商城，Flywheel Retail Insights）

品牌行动指南：该如何系统优化以适配Rufus？

以上图为例，我们详细拆解了品牌做了哪些动作：

1. 在产品详情页（PDP）中使用"意图导向型语言"

标题、要点和描述应围绕谁、在什么场景、为什么需要这个产品来写。比如 "Advanced Noise Cancelling & Ambient Sound: Dual Noise Sensor technology precisely captures and cancels wanted noise"，这类表述能准确匹配 " 既要降噪、又不能完全隔绝环境 " 的真实需求。

2. 用自然语言将功能与结果直接关联

在要点和 FAQ 中，用对话式语言解释 " 这项技术能帮我解决什么问题 "。比如 "Beamforming mics and Precise Voice Pickup technology ensure you are heard"、"Switch to Ambient Sound Mode to stay aware of your surroundings"，这类多角度、多表述方式的补充，有助于 Rufus 更完整地理解使用场景。

3. 优化视觉内容提升收录率

重点放使用场景图、图文组合、讲清楚 " 怎么用、适合谁 " 的视频等富媒体形式整体优化视觉内容，示例的视频中直接回答了消费者最常见的问题，降低了理解成本。

4. 持续强化"证据"，并根据行为数据更新内容

鼓励评论中提及真实使用场景；定期更新 FAQ，反映高频真实提问；每月复盘 Listing，持续调整最新的意图描述。比如 "Great noise cancelling for the price - I can still follow conversations if I want to"，或者 "Perfect for staying aware in the office while blocking distractions."

展望未来：Rufus 的下一步，会走向哪里？

短期来看，Rufus 将成为零售媒体的重要新阵地。在 Amazon unBoxed 2025 大会上，Amazon Ads 正式推出了基于 Rufus 的商品推广智购（Sponsored Products Prompts）和品牌推广智购（Sponsored Brands Prompts）。这类广告利用亚马逊第一方数据，在用户做出关键决策的节点呈现产品专业信息，全天候充当 " 虚拟产品专家 "。品牌需要注意的是：商品推广活动和品牌推广活动将自动启用智购功能，无需额外设置。

长期来看，Rufus Auto-buy 是一个更强烈的信号：亚马逊的AI正从"辅助决策"，走向"代替执行"。目前，Rufus 已实现监控价格、个性化筛选优惠，并在设定条件下自动完成购买。下一步，极有可能拓展到更广泛的代理式行为，比如日常用品的自动补货、跨品类与组合的购物车优化、在速度、成本与履约效率之间做出更智能的决策。

最终，亚马逊正推动电商进入一个全新的阶段——预判式电商（Anticipatory Commerce）。未来的 Rufus 不只是回答问题，更能在用户行动之前，提前预测其需求，并按照既定偏好自动完成购买。对于品牌而言，理解并适应这一由AI驱动的全新发现逻辑，已不再是可选项，而是赢得未来的关键。